油水两相流动广泛存在于石油、化工及其它相关行业的管道输送中,油水两相流的流型识别问题是研究油水两相流动的关键和难点,具有重要的理论和实际意义。复杂性度量作为一种非线性时间序列分析方法,近年来广受关注。本文介绍了复杂性理论,它的起源、方法和意义,并以logistic映射和一些随机程度不同的常规信号为算例详细分析了LZ复杂性、涨落复杂性、功率谱熵和近似熵四种复杂性算法,比较了它们的区别及它们对周期、随机、混合随机和混沌信号的识别能力,结果表明:LZ复杂性、功率谱熵和近似熵均认为周期信号最简单,随机信号最复杂,描述了序列的结构特征;涨落复杂性认为均匀分布的随机序列也不复杂,在一定程度上反映了序列的演化状态。最后,应用这四种算法对垂直上升管中油水两相流不同流动工况的电导波动信号时间序列应用进行了分析。结果表明:对于同属于水包油流型的含水率从61%~91%变化的工况,四种复杂性测度的变化不明显;但是对于含水率为51%的过渡流型,四种复杂性度量值随总流量的变化都有不规则的突变,显示出复杂性指标对过渡流型具有敏感的“指示器”特性。